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| 超高维Ⅱ型区间删失数据的非参数变量筛选法北大核心CSCD | |
| 作者姓名： | 张婧 靳韶佳 陈丹丹 |
| 作者单位： | 1.中南财经政法大学统计与数学学院430073;2.武汉大学数学与统计学院430072; |
| 基金项目： | 国家自然科学基金青年项目(No.11901581)；中南财经政法大学中央高校基本科研业务费专项资金(No.2722020JCG064)资助。 |
| 摘 要： | 在定期随访的医学研究或临床实验中,人们经常会收集到高维区间删失数据,如何对这类数据进行降维是一个非常有意义的问题.本文基于Kolmogorov-Smirnov检验统计量,利用分割和融合的技巧,把独立特征筛选方法推广到区间删失数据中,提出了一种可以处理超高维Ⅱ型区间删失数据且不依赖于任何模型假设的变量筛选方法.此方法的适用范围很广,可以有效地处理各种生存模型下的超高维Ⅱ型区间删失数据,而且可以处理离散型,连续型等多种类型的协变量.在估计生存函数时,本文采用EM-ICM算法,极大地提高了计算效率.大量的数值模拟实验验证了此方法在有限样本下的有效性. |
| 关 键 词： | 区间删失数据 超高维数据 变量筛选 EM-ICM算法 |
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